大数据开发——Hive数据读取、清洗及压缩

好的，以下是有关大数据开发系列的博文文章第七部分。

大数据开发——Hive数据读取、清洗及压缩

引言

在上一篇文章中，我们介绍了Hive的基本概念和架构。在这一篇文章中，我们将介绍Hive数据读取、清洗和压缩的相关知识。Hive数据读取使用SELECT语句，可以读取各种格式的数据，如文本、RCFile、ORC等。Hive数据清洗可以使用内建函数和UDF实现，也可以使用外部工具如Sqoop和Flume实现。Hive数据压缩可以减少数据存储空间，提高查询性能。这篇文章详细介绍了Hive数据读取、清洗和压缩的具体方法和实现原理，并提供了大量的示例代码和操作步骤。

Hive数据读取

Hive数据读取使用SELECT语句，可以读取各种格式的数据，如文本、RCFile、ORC等。SELECT语句的语法如下：

SELECT column_list
FROM table_name
WHERE condition;

column_list是要读取的列名，table_name是要读取的表名，condition是过滤条件。

例如，以下语句读取表student中的所有数据：

SELECT *
FROM student;

以下语句读取表student中name列和age列的数据：

SELECT name, age
FROM student;

以下语句读取表student中name列和age列的数据，并过滤出age大于18的数据：

SELECT name, age
FROM student
WHERE age > 18;

Hive数据清洗

Hive数据清洗可以使用内建函数和UDF实现，也可以使用外部工具如Sqoop和Flume实现。

内建函数

Hive提供了丰富的内建函数，可以用于数据清洗。常用的内建函数包括：

• isnull(expr)：判断表达式expr是否为null。
• coalesce(expr1, expr2, ...)：返回第一个不为null的表达式。
• trim(expr)：去除字符串expr的前后空格。
• ltrim(expr)：去除字符串expr左边的空格。
• rtrim(expr)：去除字符串expr右边的空格。
• lower(expr)：将字符串expr转换为小写。
• upper(expr)：将字符串expr转换为大写。
• concat(expr1, expr2, ...)：连接多个字符串。
• substr(expr, start, length)：截取字符串expr从start位置开始的length个字符。
• replace(expr, old_str, new_str)：将字符串expr中的old_str替换为new_str。
• split(expr, pattern)：将字符串expr按照pattern拆分为数组。

UDF

UDF是用户自定义函数，可以扩展Hive的内置函数。UDF可以用Java、Python、Scala等语言编写。

外部工具

Sqoop和Flume是常用的Hive数据清洗工具。

• Sqoop可以将关系型数据库中的数据导入到Hive中，也可以将Hive中的数据导出到关系型数据库中。
• Flume可以将日志数据收集到Hive中。

Hive数据压缩

Hive数据压缩可以减少数据存储空间，提高查询性能。Hive支持多种压缩格式，常用的压缩格式包括：

• Gzip
• BZip2
• LZO
• Snappy

Hive可以通过在创建表时指定压缩格式来对数据进行压缩。例如，以下语句创建了一个名为student的表，并使用Gzip压缩格式对数据进行压缩：

CREATE TABLE student (
  name STRING,
  age INT,
  score DOUBLE
)
STORED AS TEXTFILE
COMPRESSED BY 'GZIP';

Hive也可以通过ALTER TABLE语句对现有表的数据进行压缩。例如，以下语句将表student的数据压缩为Gzip格式：

ALTER TABLE student
SET FILEFORMAT 'TEXTFILE'
COMPRESSED BY 'GZIP';

结语

这篇文章介绍了Hive数据读取、清洗和压缩的相关知识。Hive数据读取使用SELECT语句，可以读取各种格式的数据。Hive数据清洗可以使用内建函数和UDF实现，也可以使用外部工具如Sqoop和Flume实现。Hive数据压缩可以减少数据存储空间，提高查询性能。